Свежий мини-дайджест по вакансиям: сегодня здесь не поток одинаковых объявлений, а две роли с разным профилем — одна для человека, который умеет превращать разрозненные внутренние эксперименты с AI в управляемую платформу, другая для инженера, который умеет ужимать и ускорять модели под реальную работу на устройстве.

Calix — ведущий инженер по корпоративному AI и агентным сценариям

Calix ищет сильного старшего специалиста на полную занятость и удалённый формат по США с вилкой от 136 до 265 тысяч долларов в год. По описанию это не точечная роль под один прототип, а почти хозяйская позиция над внутренней платформой: нужно проектировать и развивать корпоративную архитектуру AI, запускать эталонные агентные сценарии, строить контуры поиска по базе знаний, интеграции и соединители к внутренним системам, а также наводить порядок в качестве, наблюдаемости, безопасности и стоимости работы моделей.

Повседневная работа здесь, судя по списку задач, будет крутиться вокруг очень практичных вещей: отладки нестабильного извлечения и генерации, настройки оценок качества, выстраивания стандартов и защитных ограничений, а также обучения других команд пользоваться этими возможностями без хаоса. В технологии упомянуты Gemini, Vertex AI, GitHub, Jira и Confluence, а также темы вроде управления доступом, федерации учётных данных, вызова функций и многоуровневого контроля приватности.

Почему вакансия интересная: это роль для человека, который хочет не просто собирать отдельных помощников, а строить повторяемую внутреннюю систему с правилами, измеримостью и внятной эксплуатацией. Что стоит держать в голове: зона ответственности очень широкая — от стратегии и шаблонов до менторства и координации внешних подрядчиков, так что это скорее позиция для инженера-архитектора с опытом внедрения, а не для специалиста, который работал только с отдельными демонстрациями.

Откликнуться: страница отклика

Bright Vision Technologies — инженер по AI для вычислений на устройстве

Bright Vision Technologies разместила удалённую по США вакансию старшего уровня с полной занятостью и вилкой 100–150 тысяч долларов в год. Эта роль заметно ближе к инженерии «на земле»: оптимизация моделей под конкретное железо, проектирование гибридной архитектуры между устройством и облаком, настройка времени отклика, энергопотребления и памяти, а также безопасные обновления модели на устройстве с версионированием и возможностью отката.

По стеку это вакансия для человека, который уверенно чувствует себя в мире встраиваемых систем и мобильных ускорителей: упомянуты Core ML, ONNX Runtime, TensorFlow Lite, мобильные графические ускорители, специализированные процессоры для нейросетей, а также методы сжатия моделей — квантование, прореживание и перенос знаний из большой модели в меньшую. Отдельно бросаются в глаза требования к телеметрии с уважением к приватности, проверке предвзятости и защите модели от вмешательства, так что здесь ждут не просто ускорителя моделей, а инженера, который понимает весь жизненный цикл прикладного AI на устройстве.

Чем вакансия хороша: она выглядит интересной для тех, кто хочет работать на стыке моделей, встроенного программного обеспечения и аппаратной части, а не только вокруг облачных интерфейсов. На что смотреть внимательно: диапазон задач очень широкий — от оптимизации и измерений до документации, безопасности и совместной работы с командами железа и встроенного программного обеспечения, поэтому важно честно оценить, насколько вам близок именно такой междисциплинарный режим. В плюсах прямо указаны удалённый формат, карьерный рост и поддержка переноса американской рабочей визы.

Откликнуться: страница отклика